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MS 애저 머신러닝 리뷰 : 기대되는 전문가용 머신러닝 서비스

2016.03.14 Martin Heller  |  InfoWorld


마이크로소프트 데이터 사이언스 VM은 SQL 서버 2012 SP2 엔터프라이즈나 윈도우 서버 2012 R2 이미지에서 애저 주피터 노트북, RStudio, 애저 도구들을 실행할 수 있다. 마이크로소프트는 기본 이미지에 IDE와 도구를 설치할 수 있는 스크립트를 제공한다. 탐색 데이터 분석, 그리고 나중에 머신러닝 스튜디오의 모듈이 될 파이썬이나 R 스크립트를 위한 개발 환경으로 VM을 이용할 수 있다. 이는 애저 클라우드의 데이터를 대상으로 하는 것들이다. 주피터 노트북과 RStudio 모두 그래프 및 통계 지원 기능이 우수하다. 애저에 이런 환경을 구현, 데이터 가까이(동일한 가용 구역에) 분석 코드를 배치할 수 있다. 이는 데이터가 많을 경우 특히 중요한 부분이다.


마이크로소프트의 CAP용 인터랙티브 문서 페이지 링크에서 더 상세한 문서 페이지로 갈 수 있다. 원하는 정보는 대부분 찾을 수 있지만, 쉽지 않은 경우도 있다.

생산 모델에서 R이나 파이썬 모듈을 사용하는 것이 도움이 될 수도, 도움이 되지 않을 수도 있다. 한편으로는 R이나 파이썬은 탐색 분석에서는 거의 필수에 가깝다. 이는 데이터 사이언스 가상머신, 머신러닝 스튜디오, 또는 로컬 환경에 저장한 표본 데이터를 이용해 각자의 머신에서 처리할 때 모두 마찬가지이다.

다음은 CAP 처리 5단계이다.

1. 데이터 수집
2. 데이터 탐색 및 전처리
3. 기능 생성
4. 모델 생성
5. 모델 배포 및 소비

앞서 언급했듯, 각 단계와 여러 단계를 거치면서 반복 작업을 할 확률이 높다. 예를 들어, 모델을 생성해 잉여값과의 부합 정도를 평가할 때, 기능(컬럼)이 너무 많거나 잉여값이 비대칭이어서 결정하고자 하는 값이 과소 또는 과다 추정될 수 있다. 즉 재고 예측 모델의 잉여값 곡선이 낮을 경우, 비즈니스는 최고조 시점에 재고 부족 현상을 겪을 확률이 높다. 반대로 곡선이 높을 경우, 비즈니스는 과잉 재고 현상을 겪을 확률이 높다. 불필요한 재고와 저장 공간에 지나치게 많은 투자를 하는 것이다.

전문가를 위한 서비스
필자는 코타나 애널리틱스 스위트를 아주 좋아한다. 향후 출시가 예정된 기능 가운데 지금 당장 갖고 싶은 기능들도 있다. R 언어 및 Power BI와의 통합성을 높인 것과 관련이 있다. 다만 문서화가 체계적이지 못하고, 혼란스럽다. 그러나 이는 작은 단점에 불과하다. 출발점은 좋다. 애저 머신러닝 시스템이 빠르게 바뀌고 있어 문서화와 관련된 문제점이 초래된 경향이 있다. 즉 나쁜 점보다는 좋은 점이 많다. 또 다른 문제는 새로운 브랜딩과 관련이 있다. 그러나 이는 기술적인 내용에는 영향을 초래하지 않는다.

몇몇 프로젝트 옥스포드 샘플이 필자의 데이터에서는 효과가 없어 실망을 했다. 그러나 마이크로소프트 샘플 데이터는 괜찮았다. 게다가 프로젝트 옥스포드 API는 아직 정식 출시 전이다.

애저 머신러닝은 모델 선택권이 넓다. 또 R이나 파이썬 기반의 추가 모델을 사용할 수도 있다. 각자 모델을 개발해 구현할 경우, 무엇이든 할 수 있다. 트레이닝과 예측 설계가 손쉬운 것도 특징이다.

시스템을 처음 사용했을 때, 탐색 데이터 분석과 애저 머신러닝 시스템이 부합하는지 즉시 확인하지 못할 수 있다. 그러나 마이크로소프트는 사용자를 지원하기 위한 다양한 자료와 전자책, 샘플을 제공하고 있다. 탐색 분석에 대한 문서들도 있는데, 대부분 코타나 애널리틱스 프로세스 자료를 사용하면서 쉽게 발견할 수 있다. 파이썬이나 R을 알면 아주 유용하다. 또 Power BI를 사용하는 것도 도움을 준다.

애저 클라우드의 실제 데이터를 이용해 탐색 데이터 분석을 실시하고, 1~2개의 라이브러리를 호출해 실험용으로 데이터에서 표본을 가져오는 방식이 맘에 든다. 또 애저 머신러닝을 무료로 시험할 수 있다. 나중에 실제 프로덕션 환경에 활용할 준비가 됐을 때 유료 버전을 이용하면 된다.



그러나 애저 머신러닝은 모든 사람을 위한 서비스는 아니다. 통계와 머신러닝, 비즈니스에 대해 잘 알고 있는 프로그래머, 데이터 과학자들이 효과적으로 사용할 수 있다. 수학 관련 학력이나 경력이 없는 비즈니스 애널리스트는 다른 기술을 찾아야 할 것이다.  editor@itworld.co.kr

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